1图像识别部分软件设计图像处理部分是本系统的重中之重，本系统的图像处理部分图像处理视觉库是OpenCV2.4.9，采用C++编程，编程环境是VS2015，先在VS2015上实现opencv算法设计，然后将代码移植到QT上。1.1车牌定位为了能够识别到正确的车牌信息，必须将字符图像从原图像中分离出来，然后对每字符进行识别定位，本系统采用的方法如下：首先对原图像转换到HSV色域，留下蓝色图像（本系统暂
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2024-07-04 19:43:07
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1、概述识别图片中的车牌号码需要经过三步：车牌定位：从整张图片中识别出牌照，主要操作包括对原图进行预处理、把车牌从整图中抠出字符分割：将牌照中的字符进行切割字符识别：识别单个字符，然后拼接成字符串本节是 OpenCV 车牌识别的第一节课，主要完成了车牌定位的工作。具体流程：2、项目搭建Demo 使用 Visual Studio 开发，有关 Visual Studio 配置 OpenCV 项目的详细
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2024-06-03 16:54:17
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2020-04-04 13:56 更新修复程序识别时大部分图片报错RGB转HSV失败的问题修改内容：Recognition.py 模块内颜色定位部分的一个异常处理里的逻辑bug相关代码已在GitHub上更新修改内容用已在下面给出try:
card_img_hsv = cv2.cvtColor(card_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
except:
card_img
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2024-04-21 08:54:43
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使用openCV识别车牌流程框架图像的预处理车牌定位的第一步为图像预处理。为了方便计算，系统通常将获取的图片灰度化。将彩色图像转化成为灰度图像的过程就称为图像的灰度化处理。彩色图像中R、G、B三个分量的值决定了具体的像素点。一个像素点可以有上千万种颜色。而灰度图像是一种彩色图像，但是它的特点在于R、G、B三个分量具体的值是一致的。灰度图中每个像素点的变化区间是0到255，由于方便计算，所以在实际工
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2024-02-26 19:28:46
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又到了一年一度的灵魂拷问季：年会中奖了没？被年终奖砸晕了没？从本节起，我们开始尝试做一下车牌识别中的算法部分。从上一节的基本框架图中，可以看到，要想做车牌识别，第一步还是要知道车牌在图片中的位置！所以，万里长征第一步，我们先从车牌定位开始吧。车牌定位寻找车牌对于人脑来说真是小事一桩，这也是经过千锤百炼的结果。但是对于计算机来说可能就没有这么简单了。我们先来看看在物理世界什么是车牌，以及他们有什么特
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2022-10-06 08:54:14
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前言 最近研究了几天车牌识别的项目，现在记录一下学习的过程，基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。 文章末尾有源码，有兴趣的读者可以用jupyter notebook一步一步看执行过程和结果。本项目车牌识别的步骤为：加载图片高斯去噪灰度转换边缘检测闭运算，腐蚀膨胀中值滤波去噪轮廓检测车牌位置筛选，图像矫正颜色筛选确定车牌详细过程显示图片的函数# 导入所需模块
import cv2
f
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2023-10-07 13:43:37
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车牌识别的属于常见的 模式识别 ，其基本流程为下面三个步骤：1） 分割： 检测并检测图像中感兴趣区域；2）特征提取： 对字符图像集中的每个部分进行提取；3）分类： 判断图像快是不是车牌或者 每个车牌字符的分类。 车牌识别分为两个步骤， 车牌检测， 车牌识别， 都属于模式识别。基本结构如下：一、车牌检测 1、车牌局部化（分割车牌区域），根据尺寸等基本信息去除非车牌图像
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2023-09-03 18:07:17
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车牌识别包括车牌检测（通过图像分割、特征提取获得车牌位置）＋车牌识别（对检测到的车牌进行字符内容识别）。一、基本流程如下：1.车牌检测1）读取需要进行车牌识别的图片；2）对图像进行灰度化处理（高斯模糊可选择是否进行）和灰度拉伸；3）进行开运算，消除图像中的噪声；4）将灰度拉伸后的图像和开运算后的图像求差
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2023-11-11 22:58:46
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去年七月份因为学校项目需要开始接触图像处理，但那时候只是到网上找车牌识别代码，然后加入到自己的项目中，不太清楚细节原理。现在自己重新一步步实现车牌识别。  
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2023-07-02 13:40:15
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OpenCV学习案例之车牌识别easyPR起始github上开源中文车牌识别库比较少：
HyperLPR，基于深度学习高性能中文车牌识别库，支持python、c++, 可以在Android，Linux等各种平台使用
EasyPR ，一个简单、高效、准确的非限制场景(unconstrained situation)下的车牌识别库两者中EasyPR作者有一系列博客文章，详细介绍了EasyPR的开发过程
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2023-12-29 21:32:34
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OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预
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2023-08-07 13:07:55
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目录一、效果1、成功案例2、经典失败案例（单字符识别成类似字符）3、其他失败案例二、总结三、车牌识别总代码一、效果1、成功案例 2、经典失败案例（单字符识别成类似字符） 3、其他失败案例二、总结车牌提取是本次项目最困难的地方。三、车牌识别总代码# 车牌识别
import cv2 as cv
import numpy as np
import os
from matplotlib
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2024-02-23 15:14:08
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阅读本文大概需要 4 分钟。前言这个项目是良月柒在逛社区时发现的，刚看到它，思绪直接被拉回了几年前，当初有同学的毕设就是停车场管理系统，关键的功能——车牌识别，连硬件都整上了，一整套流程跑下来，pretty......时间过得真快，已经在社会大学摸爬滚打好几年了。果然，鲁迅诚不欺我：学生是这个世界上最舒坦的职业~！ 不说了，赶紧搞完搞完去搬砖，今晚不热还可以多搬两车。 介绍
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2023-10-31 18:06:26
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本文将介绍一种运用opencv开源库进行车牌定位，投影法进行车牌字符分割，模板匹配法进行字符识别的一种车牌识别系统。## 1、使用opencv进行图形处理操作。 在找到一张车辆照片后，你可能不知道它的大小尺寸，所以在进行操作时应先进行图像尺寸编辑。def resize_photo(imgArr, MAX_WIDTH=800):
img = imgArr
rows, cols = i
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2023-12-05 10:33:20
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干货与教程第一时间送达！LRPNet网络介绍英特尔在OpenVINO模型加速库中设计了一个全新的车牌识别模型用于识别各种车牌包括中文车牌识别，其中在BITVehicle数据集上对中文车牌的识别准确率高达95%以上。官方发布的OpenVINO支持预训练模型中已经包含了LRPNet模型，可以用于实时的车牌识别。英特尔自己说该网络是第一个实时车牌识别的纯卷积神经网络(没有用RNN)，在CoreTM
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2024-04-20 12:30:03
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一、前言本文参考自《深入理解Opencv 实用计算机视觉项目解析》中的自动车牌识别项目，并对其中的方法理解后，再进行实践。深刻认识到实际上要完成车牌区域准确定位、车牌区域中字符的准确分割，字符准确识别这一系列步骤的困难。所以最后的识别效果也是有待进一步提高。二、程序流程程序流程如下所示： 相应的main函数如下#include "carID_Detection.h"
int main()
{
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2024-02-16 10:46:41
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最下面有我这一路下来，所遇到的一些坑。OpenALPR 简介OpenALPR 是一个使用 C++ 编写的开源自动牌照识别库。 这个库能分析图像和视频流以识别车牌。这个库，需要什么东西？需要一些必要的软件包；需要Tesseract OCR 软件依赖；需要OpenCV 软件依赖。（是的，我们还需要安装OpenCV）开始步骤一：先更新一下我们树莓派系统的软件包：sudo apt-get update
s
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2024-03-23 13:58:11
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作者：Robert Lucian Chiriac
闲来无事，我们给爱车装了树莓派，配了摄像头、设计了客户端，搞定了实时车牌检测与识别系统。
怎样在不换车的前提下打造一个智能车系统呢？一段时间以来，本文作者 Robert Lucian Chiriac 一直在思考让车拥有探测和识别物体的能力。这个想法非常有意思，因为我们已经见识过特斯拉的能力，虽然没法马上买一辆特斯拉(
目录0、引言1、MFC中的车牌显示2、车牌定位3、字符提取4、文字识别5、文字预测0、引言 第一次使用OpenCV完成一个完整的功能，有所收获，特此记录。 这篇博客中的车牌识别功能比较简单，只能识别一般的蓝色车牌，只能识别拍摄较为清楚的车牌。以后可以在此基础上实现更加高级的功能，比如识别较为
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2023-12-04 20:24:03
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不仅在制造、销售、保养、保险、交易环节会需要录入汽车的车牌号，在交通事故处理中，作为汽车身份唯一识别码，车牌号是处理事故的执法人员必须要记录的信息之一。随着汽车市场保有量越来越大，从生产销售到保养、维修、交易等各个环节，都需要业务人员记录汽车的车牌号。传统的记录方式，即手工记录，在日益增多的业务量中显得效率越来越低，浪费了业务人员的时间；同时由于笔迹不规范造成错误率很高，如何高效、准确地录入汽车车
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2024-04-16 13:08:53
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